# Kimi K3.1 Pro: Benchmarks, Gewichte und offene Fragen

> Kimi K3.1 Pro ist ein am 23. Oktober 2026 veröffentlichtes Sprachmodell von Moonshot AI mit 2,8 Billionen Parametern, 104 Mrd. aktiven Parametern und 1 Mio. Token Kontext [1][3]. Die Gewichte sollen bis zum 4. November erscheinen. Alle Testwerte stammen bisher vom Hersteller, Preis und Lizenz sind noch offen.

Veröffentlicht: 23.10.2026 · Kategorie: Künstliche Intelligenz · Adresse: https://www.heisenberg-it.de/blog/kimi-k3-1-pro

## Das Wichtigste in Kürze

- K3.1 Pro ist ein nachtrainiertes K3 mit 2,8 Billionen Parametern (104 Mrd. aktiv, MoE) und 1 Mio. Token Kontext [1][3].
- Die vollständigen Gewichte sollen bis 4. November 2026 folgen; die Lizenz ist nicht bekannt [1][3].
- Alle Benchmarks sind Herstellerangaben, mehrere davon intern; unabhängige Tests fehlen.
- Preise für K3.1 Pro und Highspeed sind nicht veröffentlicht; belegt sind nur die Preise des Vorgängers K3 [4][5].
- Vor einem produktiven Einsatz sind Lizenz, Datenschutz und Hardwarebedarf zu klären.

## Was ist Kimi K3.1 Pro und was ist neu gegenüber K3?

Kimi K3.1 Pro ist das erste Modell der neuen K3.1-Serie von Moonshot AI. Es ist eine nachtrainierte Version von K3 mit deutlich mehr Rechenleistung im Post-Training [1]. Der Hersteller nennt es sein leistungsfähigstes offenes Modell der 3-Billionen-Klasse [1].

Stand: 23. Oktober 2026. Die Eckdaten:

- 2,8 Billionen Parameter insgesamt, davon 104 Mrd. aktiv [2][3]
- multimodal, also nicht nur auf Text beschränkt [2]
- 1 Mio. Token Kontextfenster [1]
- verfügbar seit dem 23. Oktober 2026 [1]

> **Definition:** MoE steht für Mixture-of-Experts. Pro Token ist nur ein Teil der Parameter aktiv, hier 104 Mrd. von 2,8 Billionen [3]. Post-Training bezeichnet das Nachtrainieren eines fertigen Modells, etwa mit Reinforcement Learning, also Lernen durch Belohnung.

Der Vorgänger K3 erschien am 16. Juli 2026 [4]. Was sich im Detail an der Architektur geändert hat, nennt der Hersteller nicht als eigenen Punkt; er beschreibt vor allem mehr Nachtraining.

## Wo ist das Modell verfügbar und was ist Highspeed?

K3.1 Pro und K3.1 Pro Highspeed laufen seit dem 23. Oktober 2026 auf Kimi.ai, in Kimi Work, in Kimi Code und über die Kimi API [1]. Highspeed ist laut Hersteller 2- bis 3-mal schneller als K3.1 Pro [1].

Welche Qualitätsunterschiede zwischen beiden Varianten bestehen, ist nicht angegeben. Die Geschwindigkeit ist eine Herstellerangabe und noch nicht unabhängig gemessen.

## Ist K3.1 Pro wirklich „open weights“?

Noch nicht. Der Hersteller hat offene Gewichte angekündigt, veröffentlicht sind sie aber noch nicht. Sie sollen bis zum 4. November 2026 erscheinen [1]. Der Hersteller-Post auf X nennt dasselbe Datum: „Open weights by Nov 4, 2026“ [2].

Bei K3 lagen zwischen Start (16. Juli 2026) und Veröffentlichung der Gewichte (27. Juli 2026) elf Tage [4]. Das spricht für ein eingespieltes Vorgehen, ist aber keine Garantie für K3.1.

> **Definition:** Open weights heißt, dass die trainierten Modellgewichte zum Download bereitstehen. Das ist nicht automatisch Open Source. Welche Nutzung erlaubt ist, regelt die Lizenz.

Genau diese Lizenz ist bisher nicht bekannt und gilt auch in der Berichterstattung als offener Punkt [3]. Für Unternehmen ist sie entscheidend: Sie legt fest, ob etwa kommerzielle Nutzung, Weitergabe oder Anpassung erlaubt sind. Lassen Sie die Bedingungen prüfen, sobald sie vorliegen.

## Was kann K3.1 Pro und was nicht?

Der Hersteller stellt Coding in den Mittelpunkt. Dazu kommen Spiele in Unity, Unreal Engine und Godot sowie parametrische 3D-Modelle [1]. Das Modell soll Skripte für Blender und CAD schreiben und ausführen können, ohne dafür MCP-Konnektoren (Schnittstellen zu externen Werkzeugen) zu brauchen [1].

Die Funktion „3D Make“ ist auf kimi.ai und in der Kimi-App live. Sie bietet Vorschau und Bearbeitung im Browser, einen Download für den 3D-Druck und den Export als Video oder Live Photo [1].

> **Achtung:** Alle genannten Fähigkeiten sind Herstellerangaben. Ob sie im Alltag so zuverlässig funktionieren, zeigen erst unabhängige Tests.

Grenzen nennt der Hersteller selbst: Bei Werkzeugnutzung im CAD-Test liegt K3.1 Pro hinter zwei Konkurrenzmodellen, und die Cyberfähigkeit liegt hinter proprietären Spitzenmodellen [1].

## Wie gut sind die Benchmarks im Vergleich?

Laut Hersteller liegt K3.1 Pro bei Terminal-Bench 4.0 mit 65,7 % vor GPT-6 Astra und knapp hinter Claude Opus 5.5 [1]. Bei BenchCAD mit Werkzeugen liegt es hinter beiden. Unabhängige Messungen gibt es bisher nicht.

| Test (Herstellerangabe) | K3.1 Pro | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65,7 % | 66,4 % | 58,2 % |
| BenchCAD, mit Werkzeugen | 92,7 % | 96,2 % | 95,9 % |
| BenchCAD, ohne Werkzeuge | 72,8 | 73,0 | nicht genannt |

Quelle aller Werte: [1].

Weitere Werte betreffen vor allem den Vergleich mit K3. Bei Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon (intern) erreicht K3.1 Pro 61,2 %, K3 55,95 % [1]. Bei OfficeQA Pro v2 nennt der Hersteller 64,4 als Bestwert, bei Frontier Finance 58,6 [1]. In internen Finanz-Tests steigt Business Operation von 8,9 auf 37, Research von 58,8 auf 70,4 und Modeling von 50,4 auf 57,6 [1].

> **Gut zu wissen:** Mehrere Tests sind intern, also vom Hersteller selbst entworfen. Solche Werte zeigen Fortschritt gegenüber dem Vorgänger, taugen aber nur begrenzt für den Vergleich mit anderen Anbietern.

### Wie ist die Halluzinationsangabe einzuordnen?

Im internen Stresstest Kimi Hallu Bench Hard sank die Fehlerrate auf Aussagenebene von 23,4 % (K3) auf 8,3 % [1]. Der Anteil der Antworten mit mindestens einem Faktenfehler liegt bei 42,4 % des K3-Werts [1].

Der Hersteller betont, dies sei keine Alltagsfehlerrate [1]. Im selben Test mit Werkzeugen liegt GPT-6 Astra mit 5,5 vor K3.1 Pro mit 8,3 [1]. Der X-Post nennt zusätzlich „minus 65 %“ [2]; belastbarer sind die konkreten Werte aus dem Blog.

### Was bedeutet die Sicherheitsangabe zu Cyber-Daten?

Für die offene Version wurden cyberbezogene Daten aus dem Mid-Training und aus den RL-Umgebungen entfernt [1]. Ziel ist, dass offene Gewichte weniger für Angriffe nutzbar sind.

Im internen Test xdev-bench-hard löst K3.1 Pro 81,0 %, ein Kontroll-Checkpoint ohne diese Maßnahmen 90,5 % und K3 33,3 % [1]. Gewertet wird mit pass@3: Eine Aufgabe zählt als gelöst, wenn einer von drei Versuchen gelingt [1]. Die Cyberfähigkeit liege laut Hersteller weiterhin hinter proprietären Spitzenmodellen, die seit mindestens drei Monaten öffentlich sind [1].

## Was kostet K3.1 Pro?

Preise für K3.1 Pro und K3.1 Pro Highspeed sind nicht veröffentlicht, weder für die API noch für die App. Als Orientierung dient nur der Vorgänger: K3 kostet in der Moonshot-API laut Drittquellen 3 $ pro Mio. Eingabe-Token und 15 $ pro Mio. Ausgabe-Token, gleich über den gesamten Kontext [4][5]. Die App-Tarife reichen von kostenlos bis 199 $ im Monat [5].

> **Achtung:** Das sind Preise für K3, nicht für K3.1. Rechnen Sie damit nicht als Budget. Warten Sie die Preisseite des Herstellers ab.

Wie ein proprietäres Modell bei Preis und Einsatz einzuordnen ist, zeigt der Beitrag [GPT-6.1 Sol: Preis, Nutzen und Grenzen](/blog/gpt-6-1-sol-mittelstand-einordnung).

## Selbst betreiben und Datenschutz: Was ist offen?

Beides ist bisher ungeklärt. Wie viel Hardware ein Modell mit 2,8 Billionen Parametern [3] beim Selbsthosten braucht, ist nicht angegeben. Planen Sie das Selbsthosten erst, wenn Gewichte und Angaben zum Hardwarebedarf vorliegen.

Bei der Kimi API stellt sich die Datenschutzfrage. Moonshot AI ist ein Anbieter mit Sitz in China. Vor dem Einsatz mit personenbezogenen oder vertraulichen Unternehmensdaten sollten Sie DSGVO-Pflichten, Serverstandort und Auftragsverarbeitung klären. Dazu liegen bisher keine belegten Angaben vor.

> **Gut zu wissen:** Dieser Artikel ist keine Rechtsberatung. Lassen Sie die datenschutzrechtliche Bewertung im Einzelfall prüfen, bei Bedarf durch die Datenschutzbeauftragte oder einen Fachanwalt.

## Für wen lohnt sich ein Blick, und wann noch nicht?

Ein Blick lohnt sich für alle, die offene Modelle der obersten Größenklasse beobachten. Für einen produktiven Einsatz ist es zu früh.

- **Entwickler:** Kimi Code und die API stehen bereit [1]. Testen Sie mit unkritischen Daten und vergleichen Sie mit eigenen Aufgaben statt mit Herstellerwerten.
- **Unternehmen:** Warten Sie auf Lizenz, Preise und Datenschutzklärung. Ohne diese lässt sich der Einsatz weder kalkulieren noch rechtlich bewerten.
- **KI-Interessierte:** Das Modell zeigt, wie nah offene Gewichte an proprietäre Modelle heranrücken sollen. Ob das stimmt, zeigen erst unabhängige Tests. Einen weiteren aktuellen Vergleichspunkt liefert der Beitrag [Gemini 4 Argon als Konkurrenz zu GPT Astra](/blog/gemini-4-argon-googles-antwort-auf-gpt-astra).

Noch nicht lohnt sich K3.1 Pro, wenn Sie verlässliche Kosten, geklärte Lizenzbedingungen oder Selbsthosting brauchen. Dann fehlen derzeit die Grundlagen [1][3].

## Fazit

Die Ankündigung von Kimi K3.1 Pro ist belegt, die Leistung bisher nur durch den Hersteller. Entscheidend sind die Veröffentlichung der Gewichte bis 4. November, die Lizenz und unabhängige Tests. Bis dahin ist das Modell ein Kandidat zum Beobachten und Ausprobieren, nicht für verbindliche Einsatzplanung.

## Häufige Fragen

### Wann erscheinen die Gewichte von Kimi K3.1 Pro?

Die vollständigen Gewichte sollen laut Moonshot AI bis zum 4. November 2026 erscheinen [1][2]. Beim Vorgänger K3 vergingen elf Tage zwischen Start am 16. Juli und Veröffentlichung der Gewichte am 27. Juli 2026 [4]. Unter welcher Lizenz sie stehen, ist bisher nicht bekannt, und diese Lizenz entscheidet über die erlaubte Nutzung.

### Kann ich Kimi K3.1 Pro kostenlos nutzen?

Ob und in welchem Umfang K3.1 Pro kostenlos nutzbar ist, ist nicht belegt. Preise für K3.1 Pro und Highspeed sind nicht veröffentlicht. Beim Vorgänger K3 reichen die App-Tarife laut einer Drittquelle von kostenlos bis 199 $ im Monat [5]. Die API kostete bei K3 3 $ bzw. 15 $ pro Mio. Token [4][5].

### Was heißt MoE und was bedeuten 104 Mrd. aktive Parameter?

MoE steht für Mixture-of-Experts: Pro Token arbeitet nur ein Teil des Modells. Bei K3.1 Pro sind das 104 Mrd. von insgesamt 2,8 Billionen Parametern [3]. Das spart Rechenaufwand im Betrieb. Der Speicherbedarf hängt dennoch von der Gesamtgröße ab, denn alle Gewichte müssen vorgehalten werden. Konkrete Hardwareangaben liegen bisher nicht vor.

### Was bedeutet pass@3 bei den Benchmarks?

Bei pass@3 zählt eine Aufgabe als gelöst, wenn einer von drei Versuchen gelingt [1]. Das fällt milder aus als eine Wertung, bei der der erste Versuch richtig sein muss. Moonshot AI nutzt pass@3 im Cyber-Test xdev-bench-hard, der intern ist. Die Werte lassen sich daher nicht direkt mit anderen Tests vergleichen.

### Wer steht hinter Kimi und woher kommt das Modell?

Hinter Kimi steht Moonshot AI, der Hersteller von K3 und K3.1 Pro [1]. Das Modell läuft auf Kimi.ai, in Kimi Work, in Kimi Code und über die Kimi API. Moonshot AI ist ein Anbieter mit Sitz in China. Für die API-Nutzung in der EU sollten Sie daher vorab Datenschutzfragen klären.

## Quellen

1. [Kimi K3.1 Pro Tech Blog: Advancing Open Intelligence](https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro) – Moonshot AI, 23.10.2026
2. [Kimi.ai on X: „Introducing Kimi K3.1 Pro“](https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2113680701770068067) – Kimi.ai
3. [Moonshot's Kimi K3.1 Pro Challenges Claude With 2.8 Trillion Parameters](https://alphasignal.ai/news/moonshot-s-kimi-k3-1-pro-challenges-claude-with-2-8-trillion-parameters) – AlphaSignal
4. [Kimi K3: 2.8T Parameters, 104B Active, 1M Context, Benchmarks, Pricing](https://www.morphllm.com/kimi-k3) – Morph, 2026
5. [Kimi K3 Pricing: API Rates, App Plans, and Cost per Task](https://www.lindy.ai/blog/kimi-k3-pricing) – Lindy

Mit KI-Unterstützung recherchiert und geschrieben, fachlich geprüft von Hannes Ftuni am 23.10.2026. Herausgeber: Heisenberg IT GmbH, Bochum.